CPWS:一种基于检查点的GPGPU多级warp调度器

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作者 姜泽坤 原博 +3 位作者 崔剑峰 黄立波 常俊胜 刘胜 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第9期1563-1570,共8页

通用图形处理器(GPGPU)使用单指令多线程(SIMT)模型,该模型允许大量线程同时执行同一指令,从而显著提高计算效率。在SIMT模型中,GPGPU将一组线程组织成名为线程束(warp)的逻辑执行单元。由于硬件必须在多个warp之间进行时分复用,所以war... 通用图形处理器(GPGPU)使用单指令多线程(SIMT)模型,该模型允许大量线程同时执行同一指令,从而显著提高计算效率。在SIMT模型中,GPGPU将一组线程组织成名为线程束(warp)的逻辑执行单元。由于硬件必须在多个warp之间进行时分复用,所以warp调度是实现高效并行计算的关键。通过添加新的检查点指令,设计并实现了一种基于检查点的多级warp调度器CPWS。CPWS能够跟踪每个warp的执行进度,并根据该进度动态调整其调度策略,整体硬件开销较低。实验表明,CPWS的性能与贪婪调度器(GTO)的相比提高了11%,与松散轮询调度(LRR)的相比提高了16.7%,与两级轮询的相比提高了10.6%。此外,通过在FPGA上的综合结果表明,CPWS相比GTO增加的逻辑单元开销仅为0.8%。 展开更多

关键词 通用图形处理器 检查点 线程束调度器

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GPGPU和CUDA统一内存研究现状综述 被引量：3

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作者 庞文豪 王嘉伦 翁楚良 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1-15,共15页

在大数据背景下,随着科学计算、人工智能等领域的快速发展,各领域对硬件的算力要求越来越高。图形处理器(GPU)特殊的硬件架构,使其适合进行高并行度的计算,并且近年来GPU与人工智能、科学计算等领域互相发展促进,使GPU功能细化,逐渐发... 在大数据背景下,随着科学计算、人工智能等领域的快速发展,各领域对硬件的算力要求越来越高。图形处理器(GPU)特殊的硬件架构,使其适合进行高并行度的计算,并且近年来GPU与人工智能、科学计算等领域互相发展促进,使GPU功能细化,逐渐发展出了成熟的通用图形处理器(GPGPU),目前GPGPU已成为中央处理器(CPU)最重要的协处理器之一。然而,GPU硬件配置在出厂后不容易更改且显存容量有限,在处理大数据集时显存容量不足的缺点对计算性能造成较大的影响。统一计算设备架构(CUDA)6.0推出了统一内存,使GPGPU和CPU可以共享虚拟内存空间,以此来简化异构编程和扩展GPGPU可访问的内存空间。统一内存为GPGPU处理大数据集提供了一项可行的解决方案,在一定程度上缓解了GPU显存容量较小的问题,但是统一内存的使用也带来了一些性能问题,如何在统一内存中做好内存管理成为性能提升的关键。本研究对CUDA统一内存的发展和应用进行综述,包括CUDA统一内存的特性、发展、优势和局限性以及在人工智能、大数据处理系统等领域的应用和未来的发展前景,为未来使用和优化CUDA统一内存的研究工作提供有价值的参考。 展开更多

关键词 通用图形处理器 统一内存 显存超额订阅 数据管理 异构系统

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基于GPGPU的Lattice-Boltzmann数值模拟算法 被引量：11

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作者 周季夫 钟诚文 +2 位作者 尹世群 解建飞 张勇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期912-918,共7页

对Lattice Boltzmann方法(LBM)在GPGPU下的建模和算法进行了一系列研究,使得该方法在GPU下的计算加速比提升,大大缩短计算过程的时间消耗.重新设计了GPU的计算流程,在舍弃pixel buffer离屏渲染的同时,采用最新的帧缓存对象,多重纹理、... 对Lattice Boltzmann方法(LBM)在GPGPU下的建模和算法进行了一系列研究,使得该方法在GPU下的计算加速比提升,大大缩短计算过程的时间消耗.重新设计了GPU的计算流程,在舍弃pixel buffer离屏渲染的同时,采用最新的帧缓存对象,多重纹理、多通道渲染和乒乓技术来设计一套基于方腔的LBM数值模拟程序,最终使GPU的计算时间缩短到CPU计算时间的六分之一. 展开更多

关键词 基于图形处理器的通用计算 帧缓存扩展 多重渲染目标 Lattice-Boltzmann方法 反弹边界 乒乓技术

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基于GPGPU的海量山地地形数据的实时绘制算法 被引量：3

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作者 王春 马纯永 陈戈 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2105-2108,共4页

针对山地地形海量数据的特点,基于GPU的GeometricalClipmap算法,应用简化的工作流程,结合GPGPU技术,采用了一种更为合理的高程数据组织交换模式,通过引入高程误差数据巧妙地解决不同分辨率之间的裂缝问题,并对高分辨率的遥感影像作为地... 针对山地地形海量数据的特点,基于GPU的GeometricalClipmap算法,应用简化的工作流程,结合GPGPU技术,采用了一种更为合理的高程数据组织交换模式,通过引入高程误差数据巧妙地解决不同分辨率之间的裂缝问题,并对高分辨率的遥感影像作为地形纹理的实现方法加以补充,进而实现可应用于虚拟现实系统的海量地形数据的实时可视化。 展开更多

关键词 基于GPU的通用计算 几何体剪切图 山地地形 海量数据

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基于GPGPU和CUDA的高速AES算法的实现和优化 被引量：3

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作者 顾青 高能 +1 位作者 包珍珍 向继 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期776-785,共10页

随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphicprocessing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(comput... 随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphicprocessing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(compute unified devicearchitecture,统一计算架构)的出现更加速了GPGPU应用面的扩张.基于GPGPU和CUDA技术对AES算法的实现进行加速,得到整体吞吐量6～7Gbit/s的速度.如果不考虑数据加载时间,对于1MB以上的输入规模,吞吐量可以达到20Gbit/s. 展开更多

关键词 通用图像处理器 统一计算架构 AES算法 并行计算

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面向OpenCL的GPGPU微基准测试程序集的研究与实现 被引量：2

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作者 杨海燕 史晓华 +3 位作者 孙清越 晏望龙 严鑫 金茂忠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2631-2642,共12页

随着通用图形处理器(general-purpose graphics processing unit,GPGPU)的广泛应用,GPGPU成为当前实现计算并行化的主要硬件平台之一。开放计算语言(open computing language,OpenCL)是一个开放的、面向异构系统平台的并行计算标准,支... 随着通用图形处理器(general-purpose graphics processing unit,GPGPU)的广泛应用,GPGPU成为当前实现计算并行化的主要硬件平台之一。开放计算语言(open computing language,OpenCL)是一个开放的、面向异构系统平台的并行计算标准,支持在包括图形处理器(graphics processing unit,GPU)在内的多种微处理器架构上开发和运行并行程序。针对OpenCL平台开发了一套较完整的GPGPU微基准测试程序集,全面测试了GPU的单精浮点运算能力、GPU体系结构中各类存储单元的读写带宽及最佳访问模式等。这些面向OpenCL的GPGPU微基准测试程序,对OpenCL及GPGPU软件架构的设计者及使用者,均具有重要的实用和参考价值。 展开更多

关键词 计算机系统结构 微基准测试程序集 通用图形处理器 开放计算语言

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基于2阶段同步的GPGPU线程块压缩调度方法 被引量：1

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作者 张军 何炎祥 +2 位作者 沈凡凡 江南 李清安 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1173-1185,共13页

通用图形处理器(general purpose graphics processing unit,GPGPU)在面向高性能计算、高吞吐量的通用计算领域的应用日益广泛,它采用的SIMD(single instruction multiple data)执行模式使其能获得强大的并行计算能力.目前主流的通用图... 通用图形处理器(general purpose graphics processing unit,GPGPU)在面向高性能计算、高吞吐量的通用计算领域的应用日益广泛,它采用的SIMD(single instruction multiple data)执行模式使其能获得强大的并行计算能力.目前主流的通用图形处理器均通过大量高度并行的线程完成计算任务的高效执行.但是在处理条件分支转移的控制流中,由于通用图形处理器采用串行的方式顺序处理不同的分支路径,使得其并行计算能力受到影响.在分析讨论前人针对分支转移处理低效的线程块压缩重组调度方法的基础上,提出了2阶段同步的线程块压缩重组调度方法 TSTBC(two-stage synchronization based thread block compaction scheduling),通过线程块压缩重组适合性判断逻辑部件,分2个阶段对线程块进行压缩重组有效性分析,进一步减少了无效的线程块压缩重组次数.模拟实验结果表明:该方法较好地提高了线程块的压缩重组有效性,相对于其他同类方法降低了对线程组内部数据局部性的破坏,并使得片上一级数据cache的访问失效率得到有效降低;相对于基准体系结构,系统性能提升了19.27%. 展开更多

关键词 通用图形处理器 线程调度 线程块压缩重组 2阶段同步 分支转移

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基于Tensor Cores的新型GPU架构的高性能Cholesky分解

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作者 石璐 邹高远 +1 位作者 伍思琦 张少帅 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第7期1170-1180,共11页

稠密矩阵乘法(GEMMs)在Tensor Cores上可以实现高度优化。然而,现有的Cholesky分解的实现由于其有限的并行性无法达到Tensor Cores大部分的峰值性能。研究使用一种递归Cholesky分解的算法,通过将对角线块的递归细分,将原本的对称矩阵秩... 稠密矩阵乘法(GEMMs)在Tensor Cores上可以实现高度优化。然而,现有的Cholesky分解的实现由于其有限的并行性无法达到Tensor Cores大部分的峰值性能。研究使用一种递归Cholesky分解的算法,通过将对角线块的递归细分,将原本的对称矩阵秩K更新(SYRK)和三角方程组求解(TRSM)操作转化为大量的通用矩阵乘法(GEMMs),从而更充分地发挥Tensor Cores的峰值性能。实验结果表明,提出的递归Cholesky分解算法在FP32和FP16上分别比MAGMA/cuSOLVER算法提高了1.72倍和1.62倍。 展开更多

关键词 CHOLESKY分解 高性能计算 数值线性代数 通用图形处理器(gpgpu)

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基于通用图形处理器的神经网络并行推理加速

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作者 王重熙 章隆兵 《高技术通讯》 北大核心 2025年第3期250-261,共12页

通用图形处理器(general purpose graphics processing unit,GPGPU)是目前加速人工智能(artificial intelligence,AI)负载最主要的算力来源,其内存带宽和峰值算力随着AI模型的发展而迅速提高。然而,在神经网络的推理过程中,单样本或小... 通用图形处理器(general purpose graphics processing unit,GPGPU)是目前加速人工智能(artificial intelligence,AI)负载最主要的算力来源,其内存带宽和峰值算力随着AI模型的发展而迅速提高。然而,在神经网络的推理过程中,单样本或小批量的推理难以同时充分利用通用图形处理器中不同的计算、存储和访存资源,造成部分资源闲置。对此,本文提出了基于通用图形处理器的神经网络并行推理加速方法,在通用图形处理器上同时推理多个神经网络,通过同时执行互补的神经网络层充分利用通用图形处理器中的各类资源。首先,使用PyTorch中的统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)流以及直接在CUDA流中调用CUDA基础线性代数子程序库(CUDA basic linear algebra subprograms,cuBLAS)和CUDA深度神经网络库(CUDA deep neural network library,cuDNN)2种方式,在它们并行加速效果不及预期的情况下,根据性能分析结果确定了NVIDIA通用图形处理器负载调度机制中对多负载并行的限制因素。随后,基于特定的调度机制,提出了更适合多负载并行核函数的设计方法,并实现了主要的神经网络算子,基于此方法在真实的通用图形处理器平台上实现了神经网络并行推理加速。在RTX3080通用图形处理器上的测试结果表明,该神经网络并行推理加速方法对主流神经网络的并行推理达到了平均1.94倍的加速效果,相较于直接调用cuBLAS和cuDNN库平均1.34倍的加速效果提高了45%,不仅验证了在通用图形处理器上实现神经网络并行推理加速的可行性,同时也为其他各类负载在通用图形处理器上的多负载并行加速提供了道路。 展开更多

关键词 多负载并行加速 神经网络推理 通用图形处理器

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基于GPGPU的准实时测频技术

10

作者 张朝晖 於建生 +1 位作者 薛钰娟 徐勤建 《雷达科学与技术》 2011年第2期183-187,共5页

简要介绍了GPGPU技术及CUDA编程架构,并在CUDA技术的基础上应用现代信号处理的方法实现了对超高速采样信号的准实时数字测频算法。仿真表明算法内核的计算延时很小;通过对现场1GHz超高速采样实际信号数据的验证,证明该技术能够满足准实... 简要介绍了GPGPU技术及CUDA编程架构,并在CUDA技术的基础上应用现代信号处理的方法实现了对超高速采样信号的准实时数字测频算法。仿真表明算法内核的计算延时很小;通过对现场1GHz超高速采样实际信号数据的验证,证明该技术能够满足准实时测量频率和其他脉冲参数的要求,同时对每一脉冲还可给出测频参考误差;并且在典型信噪比下,测频精度远高于模拟测频接收机。该实现与其他实现方案相比,灵活性更好,性价比更高,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 通用图形处理器(gpgpu) 准实时 数字测频 超高速采样

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基于GPGPU的生物序列快速比对 被引量：5

11

作者 马海晨 韦刚 吴百峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期241-244,共4页

在CPU-GPU异构平台下,提出一种高效的生物序列比对方案。该方案利用GPU的并行处理能力,通过对读延迟、写延迟、重组函数及数据传输进行优化,在OpenCL框架下重构Smith-Waterman算法,加快生物序列比对速度。实验结果证明,与CPU上传统的串... 在CPU-GPU异构平台下,提出一种高效的生物序列比对方案。该方案利用GPU的并行处理能力,通过对读延迟、写延迟、重组函数及数据传输进行优化,在OpenCL框架下重构Smith-Waterman算法,加快生物序列比对速度。实验结果证明,与CPU上传统的串行算法相比,该算法最高可获得约100倍的性能提升。 展开更多

关键词 生物信息学 序列比对 通用图形处理器 SMITH-WATERMAN算法 OpenCL框架

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基于GPGPU的实体表面实时提取 被引量：1

12

作者 黎柏春 杨建宇 +1 位作者 于天彪 王宛山 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4273-4277,共5页

为实时提取三维实体表面,提出一种基于GPGPU并行计算的实体表面实时提取方法。在分析深度剥离算法原理和GPU图形绘制管线的基础上,给出在GPU上利用深度剥离算法实现实时提取三维实体表面的算法;通过OpenGL的高级着色语言GLSL控制GPU的... 为实时提取三维实体表面,提出一种基于GPGPU并行计算的实体表面实时提取方法。在分析深度剥离算法原理和GPU图形绘制管线的基础上,给出在GPU上利用深度剥离算法实现实时提取三维实体表面的算法;通过OpenGL的高级着色语言GLSL控制GPU的图形绘制管线实现了该算法,给出其伪代码。以龙、叶轮和刀具扫描体的模型为应用实例验证了该算法效果良好,特别是对于刀具扫描体表面的提取,可满足实时性要求。 展开更多

关键词 通用图形处理器 深度剥离 表面提取 OPENGL OpenGL着色语言

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基于GPGPU的大整数矩阵行列式快速准确计算方法 被引量：1

13

作者 魏渐俊 陈良育 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期47-54,共8页

传统计算数值矩阵行列式的方法多数基于串行计算,存在初等变换频繁、计算缓慢等问题。为此,提出基于通用计算图形处理器(GPGPU)的计算方法,以快速准确解决大整数矩阵行列式计算问题。在众核环境下利用GPGPU和模方法并行求解整数矩阵行列... 传统计算数值矩阵行列式的方法多数基于串行计算,存在初等变换频繁、计算缓慢等问题。为此,提出基于通用计算图形处理器(GPGPU)的计算方法,以快速准确解决大整数矩阵行列式计算问题。在众核环境下利用GPGPU和模方法并行求解整数矩阵行列式,以加速计算过程并避免浮点运算误差,同时运用中国剩余定理得到准确计算结果。实验结果表明,与常用Maple、NTL等计算软件相比,该方法计算速度快,消耗内存少,可解决计算过程中内存膨胀的问题,对于高阶整数矩阵行列式优势较为明显。 展开更多

关键词 通用计算图形处理器 行列式 高性能计算 并行算法 模方法

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面向GPU并行编程的线程同步综述 被引量：3

14

作者 高岚 赵雨晨 +2 位作者 张伟功 王晶 钱德沛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期1028-1047,共20页

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GP... 并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步.研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展,但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战.根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类.在此基础上,围绕GPU线程同步的表达和执行,首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战;而后依据不同的GPU线程同步粒度,从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手,介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究,对现有研究方法进行分析与总结.最后,指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景,并给出可能的研究思路,从而为该领域的研究人员提供参考. 展开更多

关键词 通用图形处理器(gpgpu) 并行编程 线程同步 性能优化

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地震叠前时间偏移的一种图形处理器提速实现方法 被引量：74

15

作者 李博 刘国峰 刘洪 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期245-252,共8页

新近发展的图形处理器（GPU,Graphic Processing Unit）通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器（CPU）的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技... 新近发展的图形处理器（GPU,Graphic Processing Unit）通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器（CPU）的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机（PC,Personal Computer）或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径. 展开更多

关键词 非对称走时叠前时间偏移 图形处理器 GPU通用计算 统一计算设备架构

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基于GPU的串匹配算法研究 被引量：15

16

作者 张庆丹 戴正华 +1 位作者 冯圣中 孙凝晖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第7期1735-1737,共3页

BF算法是串匹配算法中最基础的算法,但它是串行算法,不适合图形处理器(GraphicProcessing Unit,GPU)的体系结构。结合GPU的特殊体系结构,通过数据存取方式和计算策略的改进,充分利用了GPU的并行处理能力,从而基于GPU实现了BF算法。实验... BF算法是串匹配算法中最基础的算法,但它是串行算法,不适合图形处理器(GraphicProcessing Unit,GPU)的体系结构。结合GPU的特殊体系结构,通过数据存取方式和计算策略的改进,充分利用了GPU的并行处理能力,从而基于GPU实现了BF算法。实验结果表明基于GPU的并行算法能够取得较好的加速比,同时也给出了在现有GPU架构上有效实现通用计算的瓶颈。 展开更多

关键词 图形处理器 通用计算 串匹配 并行

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通用图形处理器缓存子系统性能优化方法综述 被引量：4

17

作者 张军 谢竟成 +3 位作者 沈凡凡 谭海 汪吕蒙 何炎祥 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1191-1207,共17页

随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units,GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大... 随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units,GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大量线程的并发执行,可以较好地隐藏长延时访存操作,从而获得高并行计算能力.然而,GPGPU在处理计算和访存不规则的应用时,其存储子系统的效率受到很大影响,尤其是片上缓存的争用情况尤为突出,难以及时提供计算操作所需的数据,使得GPGPU的高并行计算能力不能得到充分发挥.解决片上缓存的争用问题、优化缓存子系统的性能,是优化GPGPU性能的主要解决方案之一,也是目前研究GPGPU性能优化的主要热点之一.目前,针对GPGPU缓存子系统的性能优化研究主要集中在线程级并行度(thread level parallelism,TLP)调节、访存顺序调节、数据通量增强、最后一级缓存(last level cache,LLC)优化和基于非易失性存储(non-volatile memory,NVM)的GPGPU缓存新架构设计等5个方面.也从这5个方面重点分析讨论了目前主要的GPGPU缓存子系统性能优化方法,并在最后指出了未来GPGPU缓存子系统优化需要进一步探讨的问题,对GPGPU缓存子系统性能优化的研究有重要意义. 展开更多

关键词 通用图形处理器 缓存子系统 性能优化 延迟隐藏 缓存争用

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并行Agent仿真研究综述 被引量：7

18

作者 余文广 王维平 李群 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期245-251,共7页

作为一种研究复杂系统的有效途径,基于Agent的建模仿真方法得到了广泛应用,但随着应用规模和复杂度的增加,仿真运行速度成为制约其应用的一个重要因素。并行Agent仿真通过将Agent模型分配到多个处理单元上同时运行来减少仿真运行时间,... 作为一种研究复杂系统的有效途径,基于Agent的建模仿真方法得到了广泛应用,但随着应用规模和复杂度的增加,仿真运行速度成为制约其应用的一个重要因素。并行Agent仿真通过将Agent模型分配到多个处理单元上同时运行来减少仿真运行时间,是提高仿真运行速度的一个直接手段。根据基于Agent的建模仿真的基本思想,分析了并行Agent仿真区别于传统的并行离散事件仿真的新特点,着重从时间同步协议、负载均衡、通信优化三方面阐述了并行Agent仿真的研究现状,并对基于通用目的图形处理器的并行Agent仿真进行了讨论。最后对并行Agent仿真未来的研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 并行Agent仿真 时间同步协议 负载均衡 通信优化 通用目的图形处理器

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图形处理器通用计算关键技术研究综述 被引量：28

19

作者 王海峰 陈庆奎 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期757-772,共16页

当前图形处理器的通用计算取得长足发展,为适应通用计算图形处理器在硬件体系结构和软件支持方面完成相应调整和改变,面对各种应用领域中数据规模增大的趋势,多GPU系统和GPU集群的研究应用日趋增多.以流处理器及图形处理器硬件体系为依... 当前图形处理器的通用计算取得长足发展,为适应通用计算图形处理器在硬件体系结构和软件支持方面完成相应调整和改变,面对各种应用领域中数据规模增大的趋势,多GPU系统和GPU集群的研究应用日趋增多.以流处理器及图形处理器硬件体系为依据,介绍学术和工业领域中流处理器及图形处理器体系变化趋势.从软件编程环境、硬件计算与通信等方面展开讨论,阐述通用计算中图形处理器的关键问题,包括编程模型及语言的发展和方向,存储模型的量化研究、访存模式和行为的优化以及分布式存储管理的热点问题,典型通信原型系统的对比及通信难点的分析,GPU片内和片间的负载均衡,可靠性和容错计算,GPU功耗评测及低功耗优化的研究进展.综述在海量数据处理、智能计算、复杂网络、集群应用领域中图形处理器的研究进展及成果.总结在通用计算发展中存在的技术问题和未来挑战. 展开更多

关键词 图形处理器 通用计算 可编程性 GPU集群

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并行时空处理模型下的快速N-body算法 被引量：3

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作者 王伟 曾栩鸿 +2 位作者 王福焕 傅丽丽 曾国荪 《计算机科学与探索》 CSCD 2011年第11期1006-1013,共8页

图形处理器(graphic processing unit,GPU)的最新发展已经能够以低廉的成本提供高性能的通用计算。基于GPU的CUDA(compute unified device architecture)和OpenCL(open computing language)编程模型为程序员提供了充足的类似于C语言的... 图形处理器(graphic processing unit,GPU)的最新发展已经能够以低廉的成本提供高性能的通用计算。基于GPU的CUDA(compute unified device architecture)和OpenCL(open computing language)编程模型为程序员提供了充足的类似于C语言的应用程序接口(application programming interface,API),便于程序员发挥GPU的并行计算能力。采用图形硬件进行加速计算,通过一种新的GPU处理模型——并行时间空间模型,对现有GPU上的N-body实现进行了分析,从而提出了一种新的GPU上快速仿真N-body问题的算法,并在AMD的HD Radeon 5850上进行了实现。实验结果表明,相对于CPU上的实现,获得了400倍左右的加速;相对于已有GPU上的实现,也获得了2至5倍的加速。 展开更多

关键词 N-BODY 并行计算 通用图形处理器(gpgpu) 时间空间模型

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